Druid是一个用于实时大数据分析的开源分布式数据存储和查询系统。在Druid中，数据以segment的形式存储在数据节点上，而查询节点负责接收查询请求并将结果返回给客户端。在实际应用中，为了保证Druid系统的高可用性和扩展性，通常会将Druid部署成集群形式。下面将对Druid在PostgreSQL集群中的部署方案进行解析。
数据存储方案：在Druid中，数据通常以segment的形式存储在数据节点上。可以将Druid的segment存储在PostgreSQL中，通过配置Druid与PostgreSQL的连接信息，实现数据的读写操作。这样做的好处是可以利用PostgreSQL的事务管理和数据持久化机制，保证数据的一致性和可靠性。
查询节点部署方案：Druid的查询节点负责接收查询请求并将结果返回给客户端。可以将Druid的查询节点部署在独立的服务器上，通过配置Druid与PostgreSQL的连接信息，实现与数据节点的通信。查询节点可以通过负载均衡器实现负载均衡，提高系统的性能和可用性。
高可用性方案：为了保证Druid系统的高可用性，可以采用主从复制和故障切换的方式来实现。可以将PostgreSQL部署成主从复制架构，将主节点用于写操作，将从节点用于读操作。当主节点发生故障时，可以通过故障切换将从节点提升为主节点，实现系统的自动恢复。
总的来说，在将Druid集成到PostgreSQL集群中时，需要考虑数据存储方案、查询节点部署方案和高可用性方案等因素，以提高系统的性能和可用性。同时，还需要注意配置Druid与PostgreSQL的连接信息，确保数据的一致性和可靠性。通过合理的设计和部署，可以实现Druid在PostgreSQL集群中的高效运行。